ماذا ستتعلم من خلال الدورة :
- بناء خوارزمية جينية من الصفر في C #.
- بناء شبكة عصبية من الصفر في C #.
- القيام بإعداد واستكشاف المكون الإضافي Unity ML-Agents.
- القيام بإعداد واستخدام Tensorflow لتدريب شخصيات اللعبة.
- تطبيق المعرفة المكتشفة حديثًا للتعلم الآلي لدمج أفكار البحث المعاصرة في هذا المجال في مشاريعهم الخاصة.
- القيام بتقطير الرياضيات والإحصاء وراء التعلم الآلي إلى كود برنامج العمل.
- استخدام تحسين النهج القريب لتدريب شبكة عصبية.
متطلبات الدورة
- يجب أن تكون على دراية بـ Unity Game Engine.
- يجب أن يكون لديك معرفة عملية بـ C #.
- يجب أن يكون لديك تقدير صحي للرياضيات والإحصاء.
ماذا لو تمكنت من بناء شخصية يمكن أن تتعلمها أثناء لعبها؟ فكر في أنواع اللعب التي يمكنك تطويرها حيث بدأ الأعداء في التغلب على اللاعب. هذا هو ما يدور حوله التعلم الآلي في الألعاب. في هذه الدورة ، سوف نكتشف العالم الرائع للذكاء الاصطناعي بما يتجاوز الأشياء البسيطة ونفحص المجال الشائع بشكل متزايد للآلات التي تتعلم التفكير بنفسها.
في هذه الدورة ، تقدم بيني تقنيات التعلم الآلي الشائعة للخوارزميات الجينية والشبكات العصبية باستخدام أسلوبها التدريسي المشهود عالميًا ومعرفتها من درجة الدكتوراه في شخصية الألعاب AI وخبرة تزيد عن 25 عامًا في العمل مع الألعاب ورسومات الكمبيوتر. بالإضافة إلى ذلك ، كتبت كتابين حائزين على جوائز حول ألعاب الذكاء الاصطناعي واثنين من أفضل الكتب مبيعًا عن تطوير ألعاب Unity. خلال الدورة التدريبية ، ستتابع مع ورش عمل عملية مصممة لتعليمك تقنيات التعلم الآلي الأساسية ، واستخلاص الرياضيات بطريقة يصبح الموضوع في متناول معظم المبتدئين.
تعرف على كيفية البرمجة والعمل مع:
- الخوارزميات الجينية
- الشبكات العصبية
- لاعب بشري استولى على مجموعات التدريب
- تعزيز التعلم
- البرنامج المساعد ML-Agent الخاص بالوحدة
- Tensorflow
لمن هذه الدورة:
- أي شخص يرغب في التعرف على إمكانات التعلم الآلي في الألعاب.
- أي شخص يريد فهمًا أعمق للخوارزميات والنظريات الكامنة وراء وكلاء ML في Unity.
- أي شخص يرغب في معرفة كيفية إعداد وكلاء ML والعمل معهم.